USO DE CHATBOTS BASADOS EN LLMS PARA EL APRENDIZAJE DE LA PROGRAMACIÓN

Abstract

This study reports the design, implementation, and evaluation of an instructional strategy using Large Language Model (LLM) chatbots to support web programming (HTML5/CSS/JS) learning in 9th‑grade students from a public school in Monteria (Colombia). We followed a three‑cycle action‑research approach with 35 convenience‑sampled students. The intervention combined standard ChatGPT and a custom GPT (tutor role, curated prompt library, QR access), adapted to a resource‑constrained setting with unstable connectivity. Instruments included a diagnostic test, post‑test, performance rubrics, and a perception survey. Results showed gains in HTML5 structure/semantics, basic styling, and debugging: the average score increased from 3.0 to 4.2/5.0; 80% of students rated the chatbot positively for immediate feedback and availability. Findings align with recent evidence, highlighting opportunities (personalized scaffolding) and risks (hallucinations, bias, digital divide). We conclude that—with teacher mediation and active verification—LLM chatbots strengthen programming learning.Este estudio presenta el diseño, implementación y evaluación de una estrategia didáctica basada en chatbots impulsados por modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) para apoyar el aprendizaje de programación web (HTML5/CSS/JS) en estudiantes de noveno grado de una institución pública de Montería (Colombia). Se adoptó un enfoque de investigación‑acción en tres ciclos (diagnóstico, intervención y evaluación) con 35 estudiantes seleccionados por conveniencia. La intervención combinó el uso de ChatGPT estándar y un GPT personalizado con rol de tutor, biblioteca de prompts y acceso mediante código QR, ajustado al contexto de recursos limitados y conectividad inestable del laboratorio. Los instrumentos incluyeron prueba diagnóstica y posterior, rúbricas de desempeño y encuesta de percepción. Se evidenciaron mejoras en estructura y semántica de HTML5, estilos básicos y depuración: el promedio pasó de 3,0 a 4,2/5,0; el 80 % valoró positivamente la retroalimentación inmediata y la disponibilidad del tutor. Los hallazgos se discuten a la luz de evidencia reciente, destacando oportunidades (personalización, andamiaje) y riesgos (alucinaciones, sesgos, brecha digital). Se concluye que, con mediación docente y verificación activa, los chatbots LLM fortalecen el aprendizaje de programación